面试官问：
文件里有m个身份证号，统计每个身份证号出现的次数
回答：
使用hashMap实现，key作为身份证号
ContainsKey
Map<String, Integer> freq = new HashMap<String, Integer>();
public void incr (String word){
int count = freq.containsKey(word) ? freq.get(word) : 0;
freq.put(word, count + 1);
}
面试官问：
还能优化吗
回答：
TestForNull
Map<String, Integer> freq = new HashMap<String, Integer>();
public void incr (String word){
Integer count = freq.get(word);
if (count == null) {
freq.put(word, 1);
}
else {
freq.put(word, count + 1);
}
}
减少调用containsKey方法的开销
面试官问：
如果是高并发情况呢
回答：
采用ConcurrentHashMap去做，线程安全的
面试官问：
高并发下HashMap有什么问题吗
回答：
并发情况下使用HashMap造成Race Condition，从而导致死循环，CPU占用率会达到100%
博文链接hashMap死循环
面试官问：
ok 用ConcurrentHashMap 实现下
回答：
ConcurrentMap <String, Integer> freq = new ConcurrentHashMap <String, Integer>();
public void incr (String word){
Integer count = freq.get(word);
if (count == null) {
freq.put(word, 1);
}
else {
freq.put(word, count + 1);
}
}
面试官问：
确定能实现？
回答：
实现不了 put操作会覆盖，比如两个线程同时进来读到了都是4，那么都会put 5进去，
可以给方法加上synchronized锁
ConcurrentMap <String, Integer> freq = new ConcurrentHashMap <String, Integer>();
public synchronized void incr (String word){
Integer count = freq.get(word);
if (count == null) {
freq.put(word, 1);
}
else {
freq.put(word, count + 1);
}
}
面试官问：
嗯嗯 加锁确实能实现，但是性能差点，能优化下吗
回答(当时回答的不好)：
能,采用cas方式
ConcurrentMap<String, AtomicLong> map = new ConcurrentHashMap<String, AtomicLong>();
public void incr (String word){
map.putIfAbsent(word, new AtomicLong(0));
map.get(word).incrementAndGet();
}
也可以采用 AtomicLongMap，AtomicLongMap是Google Guava项目的一个类，它是线程安全、支持并发访问的，通过CAS方式实现
AtomicLongMap<String> map = AtomicLongMap.create();
public void incr (String word){
map.getAndIncrement(word);
}
延伸：
AtomicLong – 这组类使用CAS（比较并交换）处理器指令来更新计数器的值。听起来不错，真的是这样吗？是也不是。好的一面是它通过一个直接机器码指令设置值时，能够最小程度地影响其他线程的执行。坏的一面是如果它在与其他线程竞争设置值时失败了，它不得不再次尝试。在高竞争下，这将转化为一个自旋锁，线程不得不持续尝试设置值，无限循环直到成功。这可不是我们想要的方法。让我们进入Java 8的LongAdders
